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线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。

机器学习与深度学习习题集(上)

SIGAI学习与实践平台

本文是SIGAI公众号文章作者编写的机器学习和深度学习习题集(上),是《机器学习-原理、算法与应用》一书的配套产品。此习题集课用于高校的机器学习与深度学习教学,...

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机器学习中常用的5种回归损失函数,你都用过吗?

石晓文

美团点评 · 算法实习生 (已认证)

“损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分。L1、L2损失函数相信大多数人都早已不陌生。那你了解Huber损失、Log-Cosh损失、以及常用于计算预测区间的...

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一文读懂线性回归、岭回归和Lasso回归

AI科技大本营

本文介绍线性回归模型,从梯度下降和最小二乘的角度来求解线性回归问题,以概率的方式解释了线性回归为什么采用平方损失,然后介绍了线性回归中常用的两种范数来解决过拟合...

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R语言从入门到精通:Day12

用户6317549

从许多方面来看,回归分析都是统计学的核心。它其实是一个广义的概念,通指那些用一个或多个预测变量(也称自变量)来预测响应变量(也称因变量) 的方法。通常,回归分析...

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数据可视化(18)-Seaborn系列 | 线性回归图regplot()

数据分析可视化

案例代码已上传:Github https://github.com/Vambooo/SeabornCN

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R语言数据分析与挖掘(第四章):回归分析(2)——多元线性回归

DoubleHelix

西北农林科技大学 · 博士 (已认证)

上一篇文章中介绍了一元线性回归(R语言数据分析与挖掘(第四章):回归分析(1)——一元回归分析),然而,在实际操作中,多元性回归会更多见,因为一个响应变量会对应...

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【机器学习】一文读懂线性回归、岭回归和Lasso回归

yuquanle

本文介绍线性回归模型,从梯度下降和最小二乘的角度来求解线性回归问题,以概率的方式解释了线性回归为什么采用平方损失,然后介绍了线性回归中常用的两种范数来解决过拟合...

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来!因子投资基金如何赚钱?

量化投资与机器学习微信公众号

量化投资与机器学习微信公众号 · 新媒体运营 (已认证)

最后通过CAPM 模型,求出基金相对于市场组合收益的alpha:用基金收益率和市场组合收益率进行线性回归,获得该基金的alpha,如果alpha大于0,则说明在...

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机器学习中需要知道的一些重要主题

磐创AI

线性回归是一种基于监督学习的机器学习算法,它用于回归任务。回归基于自变量对目标预测值建模。它主要用于找出自变量与预测之间的关系。使用线性回归的一项任务是可以根据...

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用Python快速分析和预测股票价格

数据森麟

某天,我的一个朋友告诉我说,实现经济自由的关键是股票投资。虽然这是市场繁荣时期的真理,但如今业余交易股票仍然是一个有吸引力的选择。由于在线交易平台的便利性,涌现...

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R语言数据分析与挖掘(第四章):回归分析(1)——一元回归分析

DoubleHelix

西北农林科技大学 · 博士 (已认证)

回归分析只涉及到两个变量的,称一元回归分析。一元回归的主要任务是从两个相关变量中的一个变量去估计另一个变量,被估计的变量,称因变量,可设为Y;估计出的变量,称自...

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机器学习系列23:基于内容的推荐算法

SuperFeng

绿圈表示这是一类爱情电影,红圈表示这是动作电影,由以上数据可以看出,前两位用户对爱情片可能感兴趣,而后两位用户对动作片可能感兴趣。基于此,我们可以用类似于线性回...

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机器学习系列21:降维

SuperFeng

将所有的黑色叉投影到红色线上,所在的投影就是绿色叉。这么一看是不是跟我们之前学过的线性回归有点相似呢?其实他们两个相差很大,我们先来看线性回归:

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机器学习系列10:线性回归与逻辑回归的正则化

SuperFeng

还记得在线性回归中我们有哪两种方法去求代价函数的最小值吗?当然是梯度下降和正规方程了。让我们来复习一下线性回归中梯度下降算法,如下:

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机器学习系列9:正则化

SuperFeng

在线性回归问题中,像下面这个数据集,通过房屋面积去预测房价,我们用一次函数去拟合数据:

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机器学习系列8:逻辑回归的代价函数

SuperFeng

如果我们在逻辑回归中也用这个代价函数去拟合参数行不行呢?答案是不行。因为这个代价函数在逻辑回归中的图像是这个样子的:

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机器学习系列 5:特征缩放

SuperFeng

首先我们应该了解一下多元线性回归。相比于单变量线性回归,该函数拥有多个变量值,那么他所拥有的参数就不仅仅是一个或者两个,而是多个。例如下面这个函数:

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机器学习系列 4:线性回归的梯度下降算法

SuperFeng

这个机器学习算法叫做线性回归的梯度下降算法(Gradient Descent For Linear Regression),还记得我们学过的线性回归函数、代价函...

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R语言数据分析与挖掘(第一章):数据预处理(2)——缺失值常用的处理方法

DoubleHelix

西北农林科技大学 · 博士 (已认证)

多重插补的主要思想是:利用蒙特卡洛模拟法(MCMC)将原始数据集插补成几个完整数据集,在每个新数据集中利用线性回归(lm)或广义线性回归(glm)等方法进行插补...

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不确定性:用贝叶斯线性回归通向更好的模型选择之路

WolframChina

关注过Mathematica Stack Exchange(我强烈推荐给各位Wolfram语言的用户)的读者们可能最近看过这篇博文内容了,在那篇博文里我展示了一...

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